# 逻辑回归
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 准备X的数据
X = np.array([
    [60],
    [20],
    [30],
    [80],
    [59],
    [90]
])

# 准备y的数据
y = np.array([1, 0, 0, 1, 0, 1])

# 创建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 填充数据并训练
lr.fit(X, y)

# 准备用于测试的数据
X_test = np.array([
    [62],
    [87],
    [39],
    [45]
])

# 判断测试数据是否及格
y_predict = lr.predict(X_test)

print(y_predict)